在人工智能领域，置信度（Confidence）是指模型对其预测结果正确性的概率评估，通常以0到1之间的数值表示。这个指标量化了算法对自身判断的确信程度，例如在图像识别任务中，当系统以0.95的置信度将某物体分类为「猫」时，意味着该判断有95%的准确性概率。置信度不同于准确率，它反映的是单次预测的可靠性，而非整体模型的统计性能。
实际产品开发中，置信度阈值（Confidence Threshold）的设定直接影响用户体验与系统效率。以智能客服场景为例，设置较高的阈值（如0.9）虽能保证回答质量，但可能导致大量用户问题因低置信度而转入人工；反之较低阈值（如0.6）会扩大自动应答范围，却可能牺牲准确性。产品经理需根据业务容错成本，在查全率与查准率间寻找平衡点。
延伸阅读推荐Christopher Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》（2006），其中第1.5节对置信度理论有系统阐述。当前前沿研究如Google的《Well-Calibrated Confidence Measures for Deep Neural Networks》（ICML 2019）则探讨了如何通过温度缩放（Temperature Scaling）等技术改进深度模型的置信度校准。